Economic Assessment of Climate Change Scenarios on Drainage Infrastructure Design
Notice bibliographique
Résumé
The potential impacts of climate change on the ability of existing and planned drainage infrastructure to safely convey flood flows and prevent off-site erosion, is causing municipalities to examine the recent shifts in storm patterns (rainfall volume, intensity and frequency) and the associated implication to design approaches. This paper examines the approaches taken by different southern Ontario centres, specifically the communities of Cambridge and Milton. Major flooding problems were caused by severe storms in excess of a 50 year return period in 2005 and again in 2006 in the City of Cambridge. In response, a plan was prepared to alleviate the existing flood risk by way of increasing conveyance infrastructure capacity and providing designated flood storage. Various scenarios were costed and the economic implications provided to City of Cambridge administrators to review in terms of risk versus costs. In the Town of Milton case study, an on-going subwatershed study supporting future planned development of a Major Business Park provided the opportunity to apply meteorologic time series related to climate change scenarios. A calibrated hydrologic model was used to assess the impact of modified meteorologic conditions (reflecting potential climate change scenarios) on off-site flood and erosion susceptibility, as well as the design of stormwater management infrastructure. The economic impacts, in terms of land consumption and capital costs for construction, were assessed and compared for stormwater management systems designed under current (standard) and future climate change scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».